Neuropsychological late effects of treatment for acute leukemia in children with Down syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children with Down syndrome (DS) have an elevated risk of developing acute leukemia, but little is known about treatment-related neuropsychological morbidity because they are systematically excluded from research in this area. The current study investigated neuropsychological outcomes in children with DS treated for acute lymphoblastic leukemia (ALL) or acute myeloid leukemia (AML) compared to children with DS with no history of cancer. PROCEDURE: Participants were 4 to 17 years of age at testing and were administered measures of intelligence, academic achievement, language, visual-motor and fine-motor skills, and adaptive function. Patients had been off treatment for at least 2 years. RESULTS: The AML group (N = 12) had significantly lower verbal intelligence and receptive vocabulary compared to controls (N = 21). By contrast, the ALL group (N = 14) performed significantly worse than controls on measures of verbal intelligence, spelling, receptive and expressive vocabulary, visual-motor skills, and adaptive function. CONCLUSIONS: Patients with DS treated for AML may have specific post-treatment morbidity in verbal function, whereas those treated for ALL have broader morbidity affecting multiple neuropsychological domains and overall adaptive function. We hypothesize that the broader impairment profile of ALL survivors may be related to a combination of the longer duration of central nervous system-directed treatment for ALL compared to AML and the concomitant limited access to intervention opportunities during active treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».